Новая карта темной материи показала скрытые части космической паутины
Полученные в новом эксперименте по картированию темной материи данные позволили заметить несколько ранее не открытых нитевидных структур, соединяющих галактики. Эта карта позволит улучшить понимание природы темной материи, а также истории и будущего нашей части Вселенной.
Используя машинное обучение, физики смогли составить обширную карту темной материи. Часть из видимых на ней структур астрономам уже удавалось наблюдать, а некоторые остаются еще не открытыми
Темная материя — неуловимая субстанция, которая лежит в основе того, что космологи называют космической паутиной. Это элемент крупномасштабной структурой Вселенной, который из-за своего высокого гравитационного влияния может управлять движением галактик и другого космического материала. Но распределение темной материи по различным частям Вселенной остается в значительной степени неизвестным, поскольку его нельзя измерить напрямую. Исследователи делают выводы об этом, основываясь на гравитационном влиянии темной материи на другие объекты во Вселенной, такие как галактики.
В предыдущих попытках составить карту космической паутины ученые брали за основу модель ранней Вселенной и следили за тем, как меняется структура пространства согласно ей в течение миллиардов лет. Но этот метод требует очень больших вычислительных ресурсов и до сих пор не позволил получить сколь либо точную картину для отдельных областей Вселенной. В новом исследовании ученые применили совершенно другой подход: они использовали машинное обучение и построили модель, которая использует информацию о распределении и движении галактик. На основе этих данных алгоритм может прогнозировать распределение темной материи.
Исследователи создали и обучили свою модель, используя большой набор моделей галактик, называемый Illustris-TNG. В него входит информация о галактиках, газовых облаках, другой видимой материи, а также темной материи. В модель специально были включены только галактики, сопоставимые по размеру с Млечным Путем. В конечном итоге алгоритм позволил определить, какие свойства галактик необходимы для предсказания распределения темной материи.
Затем исследовательская группа применила свою модель к реальным данным из каталога галактик Cosmicflow-3. Каталог содержит исчерпывающие данные о распределении и движении более 17 тысяч объектов в окрестностях Млечного Пути — в пределах 200 мегапарсек. Полученная в результате карта локальной космической сети хорошо воспроизвела уже известные астрономам участки паутины и позволила увидеть новые, до сих пор не открытые структуры.
Статья об открытии опубликована в Astrophysical Journal.
Используя машинное обучение, физики смогли составить обширную карту темной материи. Часть из видимых на ней структур астрономам уже удавалось наблюдать, а некоторые остаются еще не открытыми
Темная материя — неуловимая субстанция, которая лежит в основе того, что космологи называют космической паутиной. Это элемент крупномасштабной структурой Вселенной, который из-за своего высокого гравитационного влияния может управлять движением галактик и другого космического материала. Но распределение темной материи по различным частям Вселенной остается в значительной степени неизвестным, поскольку его нельзя измерить напрямую. Исследователи делают выводы об этом, основываясь на гравитационном влиянии темной материи на другие объекты во Вселенной, такие как галактики.
В предыдущих попытках составить карту космической паутины ученые брали за основу модель ранней Вселенной и следили за тем, как меняется структура пространства согласно ей в течение миллиардов лет. Но этот метод требует очень больших вычислительных ресурсов и до сих пор не позволил получить сколь либо точную картину для отдельных областей Вселенной. В новом исследовании ученые применили совершенно другой подход: они использовали машинное обучение и построили модель, которая использует информацию о распределении и движении галактик. На основе этих данных алгоритм может прогнозировать распределение темной материи.
Исследователи создали и обучили свою модель, используя большой набор моделей галактик, называемый Illustris-TNG. В него входит информация о галактиках, газовых облаках, другой видимой материи, а также темной материи. В модель специально были включены только галактики, сопоставимые по размеру с Млечным Путем. В конечном итоге алгоритм позволил определить, какие свойства галактик необходимы для предсказания распределения темной материи.
Затем исследовательская группа применила свою модель к реальным данным из каталога галактик Cosmicflow-3. Каталог содержит исчерпывающие данные о распределении и движении более 17 тысяч объектов в окрестностях Млечного Пути — в пределах 200 мегапарсек. Полученная в результате карта локальной космической сети хорошо воспроизвела уже известные астрономам участки паутины и позволила увидеть новые, до сих пор не открытые структуры.
Статья об открытии опубликована в Astrophysical Journal.
Ещё новости по теме:
18:20